Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Insegnamento
SISTEMI E MODELLI (Ult. numero di matricola da 5 a 9)
INM0017598, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2016/17

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
IN0513, ordinamento 2011/12, A.A. 2018/19
Ult1002
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese SYSTEMS AND MODELS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Sito E-Learning https://elearning.dei.unipd.it/course/view.php?idnumber=2018-IN0513-000ZZ-2016-INM0017598-ULT1001
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile MAURO BISIACCO ING-INF/04
Altri docenti GIANLUIGI PILLONETTO ING-INF/04

Mutuazioni
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
INM0017598 SISTEMI E MODELLI (Ult. numero di matricola da 5 a 9) MAURO BISIACCO IN0507
INM0017598 SISTEMI E MODELLI (Ult. numero di matricola da 5 a 9) MAURO BISIACCO IN0512

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria biomedica ING-INF/06 6.0
CARATTERIZZANTE Ingegneria dell'automazione ING-INF/04 3.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso III Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 72 153.0

Calendario
Inizio attività didattiche 01/10/2018
Fine attività didattiche 18/01/2019
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2011

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
18 A.A. 2018/2019 01/10/2018 15/03/2020 TOFFOLO GIANNA MARIA (Presidente)
BERTOLDO ALESSANDRA (Membro Effettivo)
DALLA MAN CHIARA (Supplente)
DEL FAVERO SIMONE (Supplente)
FACCHINETTI ANDREA (Supplente)
PEDERSEN MORTEN GRAM (Supplente)
SACCOMANI MARIAPIA (Supplente)
SAWACHA ZIMI (Supplente)
SPARACINO GIOVANNI (Supplente)
17 A.A. 2018/2019 01/10/2018 15/03/2020 BISIACCO MAURO (Presidente)
PILLONETTO GIANLUIGI (Membro Effettivo)
VALCHER MARIA ELENA (Supplente)
16 A.A. 2017/2018 01/10/2017 15/03/2019 TOFFOLO GIANNA MARIA (Presidente)
BERTOLDO ALESSANDRA (Membro Effettivo)
DALLA MAN CHIARA (Supplente)
FACCHINETTI ANDREA (Supplente)
PEDERSEN MORTEN GRAM (Supplente)
RUGGERI ALFREDO (Supplente)
SACCOMANI MARIAPIA (Supplente)
SPARACINO GIOVANNI (Supplente)
15 A.A. 2017/2018 01/10/2017 15/03/2019 BISIACCO MAURO (Presidente)
PILLONETTO GIANLUIGI (Membro Effettivo)
VALCHER MARIA ELENA (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Conoscenze e competenze preliminari date per acquisite sono quelle relative a: modelli fisici meccanici ed elettrici, risoluzione di equazioni differenziali lineari, calcolo di prodotti di convoluzione, algebra lineare (autovettori, autovalori, forme quadratiche e loro diagonalizzazione), nozioni di probabilita' (variabili aleatorie gaussiane vettoriali, media, varianza, regressione lineare).

Corsi corrispondenti sono Analisi Matematica 1 e 2, Fisica Generale 1, Elettrotecnica, Algebra Lineare e Geometria, Segnali e Sistemi, Analisi dei Dati.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Conoscenza e capacita' di calcolare soluzioni per modelli di stato lineari sia nel dominio del tempo che in quello di Laplace, di analizzare la stabilita', di analizzare modelli compartimentali, di stimare parametri incogniti.

L'obiettivo fondamentale del corso di Sistemi e Modelli e' quello di sviluppare le conoscenze e le abilita' necessarie per poter

a) descrivere fenomeni dinamici fisici tramite modelli matematici, lineari e non
b) studiare le proprieta' di stabilita' o meno di un sistema (modello) dinamico
c) studiare classi particolari di modelli (compartimentali)
d) identificare parametri incogniti con approccio probabilistico (teoria della stima parametrica)
Modalita' di esame: L'esame consta di una prova scritta della durata di tre ore e consistente di 7 esercizi numerici, miranti a verificare

a) che lo studente abbia acquisito le nozioni teoriche che stanno alla base del corso, in particolare la modellizzazione, l'analisi modale lineare, la stabilita', i sistemi compartimentali, l'identificabilita', la stima parametrica, etc.
b) che lo studente sia in grado di applicare le nozioni teoriche acquisite alla risoluzione di problemi presentati sotto forma di esercizi

Lo studente interessato puo' sostenere una prova orale integrativa che verte sulla sola parte teorica del corso. La prova mira a valutare la conoscenza dei fondamenti teorici e la visione d'insieme acquisita alla fine del corso.
Criteri di valutazione: La valutazione dello studente si baserà sulla valutazione della sua comprensione degli argomenti teorici illustrati all'interno del corso, sull'acquisizione dei concetti e delle metodologie proposte e sulla capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole allo studio dei vari problemi trattati.

Verrà valutata la padronanza degli argomenti trattati e le conoscenze acquisite, con particolare riferimento alla capacità di rielaborare concetti e metodologie presentate nel corso per la soluzione di semplici problemi connessi con la messa a punto, lo sviluppo e l'impiego di modelli di sistemi dinamici.
Contenuti: Scopi della modellistica e classi di modelli: lineari/non lineari, deterministici/stocastici, a tempo continuo e discreto, a parametri concentrati/distribuiti. Modelli a scatola grigia e modelli a scatola nera. Sistemi dinamici e modelli di stato, soluzione del sistema, analisi modale, traiettorie di stato e stabilità, sia per sistemi a tempo continuo che per sistemi a tempo discreto. Sistemi compartimentali lineari e loro proprietà. Identificazione di modelli: identificabilità a priori per sistemi dinamici lineari e non-lineari, stima parametrica, stimatori e loro proprietà, validazione. Stima di segnali mediante deconvoluzione.

Gli argomenti oggetti di studio sono i seguenti:

a) modellistica a scatola bianca, grigia, nera
b) modelli lineari, soluzione delle equazioni differenziali ed analisi modale
c) stabilita' di modelli lineari e metodo di Lyapunov
d) estensioni ai sistemi non-lineari, mediante linearizzazione e mediante Lyapunov
e) sistemi compartimentali e loro proprieta'
f) identificabilita' a priori di parametri incogniti
g) stima parametrica, stimatori e loro proprieta'
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: L'insegnamento si focalizza sulla risoluzione analitica delle varie problematiche descritte nel precedente punto "Contenuti".

Ogni argomento viene approfondito attraverso la risoluzione in classe di esercizi, l'approfondimento dei diversi argomenti attraverso simulazioni al calcolatore o la visione di video didattici. Gli studenti sono inoltre invitati all'approfondimento individuale attraverso la risoluzione di numerosi esercizi proposti e disponibili sia sul Libro di Testo che su un apposito sito Web.

L'impostazione didattica prevede che che la formazione teorica sia accompagnata da esemplificazioni, applicazioni ed esercitazioni volte a sviluppare l'attitudine al problem solving tipica della formazione ingegneristica.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: In aggiunta al libro di testo ed ai testi per approfondimento, vengono messi a disposizione esercizi e temi d'esame risolti, e materiale didattico aggiuntivo. Essi sono disponibili alla pagina Web del corso liberamente accessibile a tutti.
Testi di riferimento:
  • Mauro Bisiacco, Gianluigi Pillonetto, Sistemi e Modelli. Bologna: Esculapio, 2017. 2^ Edizione Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Problem based learning
  • Case study
  • Interactive lecturing
  • Questioning
  • Story telling
  • Problem solving
  • Utilizzo di video disponibili online o realizzati
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • Latex
  • Matlab